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1.
Kshitij Mall Ehsan Taheri Prathamesh Prabhu 《American Institute of Chemical Engineers》2021,67(6):e17209
This study investigates the application of a recently developed construct, the uniform trigonometrization method (UTM), to the singular control problems in chemical engineering. The UTM involves minimal modifications to the original problem, thereby generating near-singular control solutions that can be used for conceptual design and serve as an alternate to direct techniques like nested and simultaneous approaches. Eight classical singular control problems with known analytical solutions and three complex singular control problems from chemical engineering domain are solved in this study. The results obtained using the UTM for these problems are found to match well with the literature and are of higher resolution as compared to the results obtained using a direct pseudospectral-based solver. The ability of the UTM to handle complex chemical engineering problems with both singular controls and state path constraints has also been demonstrated in this study. 相似文献
2.
超高效混叠采集技术可实现多组震源同时激发产生地震波场,大幅度提高采集效率,但往往会导致相邻震源之间产生波场交叉而相互干涉,显著降低地震数据的信噪比。为此,提出一种基于奇异值分解(SVD)约束迭代反演的混叠噪声压制方法。首先以选定区域的混叠噪声奇异值对混叠数据的奇异值向量进行约束,然后利用迭代反演的策略逐步更新混叠数据的奇异值向量,最终在共炮检距域或动校正后的共中心点域实现混叠噪声与有效信号的分离。数据测试结果表明,该方法可在压制混叠噪声的同时,充分地保护有效信号。 相似文献
3.
The deterministic and probabilistic prediction of ship motion is important for safe navigation and stable real-time operational control of ships at sea. However, the volatility and randomness of ship motion, the non-adaptive nature of single predictors and the poor coverage of quantile regression pose serious challenges to uncertainty prediction, making research in this field limited. In this paper, a multi-predictor integration model based on hybrid data preprocessing, reinforcement learning and improved quantile regression neural network (QRNN) is proposed to explore the deterministic and probabilistic prediction of ship pitch motion. To validate the performance of the proposed multi-predictor integrated prediction model, an experimental study is conducted with three sets of actual ship longitudinal motions during sea trials in the South China Sea. The experimental results indicate that the root mean square errors (RMSEs) of the proposed model of deterministic prediction are 0.0254°, 0.0359°, and 0.0188°, respectively. Taking series #2 as an example, the prediction interval coverage probabilities (PICPs) of the proposed model of probability predictions at 90%, 95%, and 99% confidence levels (CLs) are 0.9400, 0.9800, and 1.0000, respectively. This study signifies that the proposed model can provide trusted deterministic predictions and can effectively quantify the uncertainty of ship pitch motion, which has the potential to provide practical support for ship early warning systems. 相似文献
4.
针对强噪声背景下轴承故障特征提取困难的问题,提出一种基于奇异值分解和参数优化变分模态分解联合降噪的轴承故障特征提取方法(SSVMD):首先,对原始信号进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)处理,运用奇异值差分谱法选取有效奇异值并将原始信号重构得到初步降噪信号;其次,为防止故障信息丢失,将残余信号进行麻雀算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法处理,得到最佳的模态个数K和惩罚参数α,选取峭度值最大、包络熵最小的IMF分量与初步降噪信号叠加得到最终降噪信号,并对信号进行包络分析;最后,通过仿真和试验数据分析得出,该方法能在信噪比很低的情况下降低噪声含量并提取轴承故障特征,为设备的状态监测和故障诊断提供理论依据。 相似文献
5.
为解决行人重识别的训练数据集中自动检测出的行人图像背景过大和行人部分缺失的错位现象问题,使用空间变换网络层对图像错位进行处理。为优化整个网络的深度学习过程,提高图像检索能力,增加网络特征层,使用奇异值向量分解方法对其进行处理。将行人对齐网络和奇异向量分解相结合,构造奇异值分解行人对齐网络,既可解决图像错位问题,又提高图像特征的相似性度量的效果。在Market1501、CUHK03和DukeMTMC-reID数据集上进行试验,并与行人对齐网络和其他深度学习与非深度学习的行人重识别方法进行比较,试验结果中整个网络的平均检索精度和行人图像第一次匹配正确的概率平均达到了65%和80%左右,这表明奇异值分解行人对齐网络可以提高对行人匹配的效果。 相似文献
6.
非平稳及多奇异点的调频料位测量雷达回波中包含虚假回波及噪声,影响料位回波信号检测,导致料位测量精度不高.本文提出了一种基于广义S变换和奇异值分解的料位回波检测与校正方法.首先,将料位变化视作低速运动目标,将料位回波信号与雷达发射信号进行混频解调,并根据回波信号的频率分布特点对广义S变换窗口的变化趋势进行调节.之后对其变换所得到的二维时频系数矩阵利用奇异值分解方法重构系数矩阵,并对其进行广义S逆变换,得到校正后的回波信号.实验结果表明:该方法能够准确检测料位回波信号,在抑制噪声的同时能最大限度保留信号的细节特征,减少虚假回波干扰.料位测量误差不超过4.01%,测量精度可达到0.40%F.S. 相似文献
7.
针对转子故障信号的非平稳性以及敏感故障特征无法有效提取的问题,将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的Volterra模型和奇异值熵相结合,提出一种故障诊断方法。对影响VMD分解准确性的参数选取方法进行了深入研究,给出了相关问题的解决策略。首先,对不同工况下转子实测信号进行VMD分解,利用能量熵增量选取对故障特征敏感的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)进行相空间重构,以建立Volterra自适应预测模型,将模型参数作为初始特征向量矩阵。然后,对初始特征向量进行奇异值分解以获取奇异值熵和奇异值特征向量矩阵,用于描述转子的故障特征。最后,采用模糊C均值(fuzzy c-means,FCM)算法对转子工作状态和故障类型进行识别。试验结果表明,所提方法可有效实现转子故障的特征提取及类型识别。通过同经集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)相比,证明了该方法具有更有效的故障特征提取性能,是一种可行的方法。 相似文献
8.
利用风电场历史功率数据预测未来一段时间内的风功率,对保障电网安全稳定运行具有重要的意义。本文提出一种基于奇异谱分析SSA(singular spectrum analysis)和长短时记忆LSTM(long-short term memory net⁃work)网络的时序特征预测框架用于短期风功率的预测。首先通过SSA对历史风功率原始数据进行降噪处理,然后经过数据转换之后,以LSTM网络为基础进行预测模型的训练,最后通过某风电场提供的两个风机的历史功率数据进行验证。实验结果表明,奇异谱分析对风电场的历史数据具有良好的降噪性,SSA+LSTM模型在测试数据上取得了较好的预测性能,能够有效进行短期风功率的预测。 相似文献
9.
针对齿轮故障特征微弱,在强背景噪声下难以有效提取的问题,提出了一种改进奇异谱分解(ISSD)结合奇异值分解(SVD)的齿轮故障特征提取方法。针对奇异谱分解(SSD)算法中模态参数需凭经验选取的缺陷,基于散布熵优化算法对SSD算法进行了改进,在得到既定的一组奇异谱分量的基础上,根据峭度值最大准则筛选出了最佳奇异谱分量并进行了SVD处理,采用奇异值能量标准谱自适应地确定了信号重构阶数以还原信号和提高降噪效果。最后对信号进行包络解调以提取齿轮故障特征,将所提方法运用到仿真信号和齿轮实测信号中,并同传统包络谱、SSD包络谱以及经验模态分解结合SVD(EMD-SVD)方法进行了对比分析,结果表明,所提方法的降噪和特征提取效果更佳,能够更加有效地实现齿轮故障的判别。 相似文献
10.